基于随机森林算法的高炉铁水硅质量分数预测模型

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• 作者：王文慧刘祥官刘学艺
• 会议时间：2014-10-16
• 关键词：高炉炼铁 ; 冶炼过程 ; 硅质量分数 ; 随机森林算法
• 作者单位：王文慧(浙江水利水电学院基础社科部,浙江杭州310018)刘祥官(浙江大学)刘学艺(中国计量学院)
• 母体文献：2014年全国第十九届自动化应用技术学术交流会论文集
• 会议名称：2014年全国第十九届自动化应用技术学术交流会
• 会议地点：杭州
• 主办单位：中国金属学会冶金自动化分会
• 语种：chi
• 分类号：TP3;TP2

摘要

为了研究高炉冶炼过程中铁水硅质量分数的预测问题,基于随机森林算法建立了高炉铁水硅质量分数预测模型.针对具有不同统计特征的2组高炉生产数据,分别建立了随机森林预测模型和支持向量机预测模型,并从预测命中率、相关系数、均方根误差以及绝对误差等4个方面对模型性能进行了综合的比较分析.结果表明:在炉况平稳或存在较大波动的情形下,随机森林预测模型都能获得显著优于支持向量机预测模型的预测精度.研究结果为探索高炉冶炼过程炉温的预测控制提供了新的建模思路.